Разумное использование автономии выше среднего в автомобилестроении

«Примите среднее значение», — шутит комик Дастин Никерсон. вирусное видео TikTok. «Я очень умеренный, я очень средний, я очень средний… Я считаю себя Toyota Corolla для людей».

Однако в том, как Toyota подходит к производству, нет ничего среднего. И с помощью Symbio, поставщика программного обеспечения, они взяли изначально ориентированные на продукт концепции улучшения и применили их к производству: автономность и искусственный интеллект (ИИ). Да, Индустрия 4.0 была задумана много лет назад с концепцией самообучения, основанной на применении данных о производительности для постоянного улучшения, но новейшая реализация идет дальше к цели 42% руководителей производства: «повысить эффективность операций за счет подключенного производства».

«Исторически, если вы думаете о промышленной робототехнике, «убойным приложением» всегда были сварочные роботы, — говорит Макс Рейнольдс, генеральный директор Symbio. такие сегменты почти на 100% автоматизированы. Но когда вы идете вниз по течению, как окончательная сборка, это всего лишь 5% автоматизации, что верно и для других вертикалей, таких как аэрокосмическая промышленность, бытовая техника, тяжелая промышленность и т. д. ».

Далее Рейнольдс объясняет, что управление в реальном времени, машинное обучение в реальном времени и автономия вместо автоматизации создадут экспоненциальную ценность и в большем масштабе, чем традиционные реализации. «Мы стремимся к более гибкому производству, — объясняет Рейнольдс. «Обычно первое, что вы оптимизируете, — это время цикла отдельной задачи робота. Мы оптимизируем более целостное ценностное предложение в отношении общей эффективности оборудования или OEE, которое включает время цикла, доступность (количество времени безотказной работы систем, особенно во время переналадки) и качество. Но когда мы говорим об ИИ более широко, мы обычно говорим о воспроизведении чувств. И поэтому мы также предоставляем такие возможности, как силовая обратная связь, которая эквивалентна прикосновению для робота. И компьютерное зрение с трехмерным пространственным представлением о транспортном средстве по мере его движения по производственной линии, чтобы робот мог выполнять сборочные задачи в этой движущейся системе отсчета, вместо того, чтобы требовать остановки или механического крепления».

Точно так же, как автономия, являющаяся развитием встроенных (иначе автомобильных) технологий, ценным аспектом является гибкий, расширяемый интерфейс для датчиков с центральным контроллером, объединяющим эти несколько входов. Другими словами, роботы от различных поставщиков могут отправлять и получать информацию через квазипорт к основному программному обеспечению, которое затем контролирует всю систему.

Это генерирует намного больше информации, высокоскоростную петлю обратной связи, отслеживание действий до эффективности и большую отдачу от инвестиций. «Для одного завода, где мы получили отзывы от клиентов, мы увидели общее повышение эффективности на 15%», — заявляет Рейнольдс.

«Программное обеспечение Symbio, основанное на искусственном интеллекте, позволяет команде Toyota контролировать наших промышленных роботов в режиме реального времени и обеспечивает еще большую гибкость, помогающую удовлетворять меняющиеся потребности клиентов и рынка», — сказал Паскаль Ренуй, генеральный менеджер по передовым технологиям Toyota в Северной Америке.

Примечание автора

Редко правая и левая рука организации работают над одними и теми же исследованиями и разработками и делают это скоординировано. Как мы будем количественно определять цели качества для машинного обучения или автономии? Как определить «лучший продукт» и где это определение хранится, тестируется и т. д.? Как обеспечивается кибербезопасность?

Многие из этих вопросов задаются при разработке продукта и проверяются отделами оценки и обеспечения качества. Многие производственные предприятия учли части традиционно ориентированных на продукт стандартов инженерной строгости (например, Automotive SPICE) и применяли их, поскольку когда-то четкая граница между передовой разработкой продукта и производством была размыта постоянными улучшениями продукта, такими как реальные. калибровки времени и обновления по беспроводной сети (OTA).

Но очень редко приходится задавать эти инженерно-строгие вопросы одновременно по всему сквозному способу работы, чтобы найти лучшее решение.

Это далеко не средний показатель.